机器学习五大流派

流派 起源 说明 算法 擅长
符号主义(Symbolists) 逻辑学、哲学 使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理 规则/决策树 逆演绎算法(Inverse deduction)
贝叶斯派(Bayesians) 统计学 获取发生的可能性来进行概率推理 朴素贝叶斯/马尔可夫 概率推理(Probabilistic inference)
联结主义(Connectionists) 神经科学 使用概率矩阵和加权 神经元 来动态地识别和归纳模式 神经网络 反向传播算法(Backpropagation)
进化主义 (Evolutionaries) 进化生物学 生成变化,然后为特定目标获取其中最优的 遗传算法 基因编程(Genetic programming)
Analogizer 心理学 根据约束条件来优化函数(尽可能走到更高,但同时不要离开道路) 支持向量机 核机器(Kernel machines)
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